Coleman final

Una Guía Práctica para la administración del riesgo
Por Thomas S Coleman
Publicado en Julio 2011 por la Research Foundation de CFA
Institute.
Prólogo por Robert Litterman
La administración del riesgo es el arte de usar las lecciones del pasado para mitigar los
infortunios y para explotar las oportunidades futuras – en otras palabras, es el arte de evitar
los errores estúpidos del ayer mientras que reconocemos que la naturaleza siempre podrá crear
nuevas formas en que las cosas puedan salir mal.
La administración del riesgo es mucho más que números; es el arte de usar los
números y herramientas cuantitativas para realmente administrar riesgos. El
riesgo es un componente central (tal vez el más central de todos) para manejar
una organización financiera. Pero la administración de riesgos tiene una suerte
de personalidad dual. Administrar riesgos es tanto el arte de gerenciar
personas, procesos e instituciones como también es la ciencia de medir y
cuantificar riesgos. Una Guía Práctica para la administración del riesgo trata
esa personalidad dual – una cara con habilidades gerenciales blandas y otra
cara con matemáticas duras- , haciendo énfasis en cómo pensar acerca del
riesgo.
Hay dos temas preliminares que considerar antes de encarar la administración
de riesgos propiamente dicha. El primero es el reconocimiento de la
importancia de un esquema de riesgo que sea consistente en toda la
organización. El segundo es un pensamiento cuidadoso sobre el riesgo, la
aleatoriedad y la incertidumbre.
Esquemas consistentes de Riesgo
Las bases fundamentales para pensar, discutir y medir el riesgo pueden y
deben ser consistentes en todas las divisiones y niveles de una organización.
Medir
y
reportar
el
riesgo
de
manera
consistente
provee
beneficios
sustanciales. Aunque las necesidades de información y reporte necesiten ser
ajustados apropiadamente, es importante que las bases sean consistentes
desde el nivel granular hasta el nivel agregado.
La medida del riesgo, el
lenguaje del riesgo y, aparentemente, hasta la definición misma de riesgo,
Este trabajo es una traducción no oficial efectuada por la CFA Society de Argentina y Uruguay a
partir de trabajo perteneciente a la Research Foundation de CFA Institute.
pueden diferir dramáticamente entre clases de activos y entre los diferentes
niveles de una misma compañía. Los operadores pueden referirse al DV01 (el
impacto en dólares de la variación de un 0,01% de la tasa de interés sobre la
valuación de un portafolio) o a la duration ajustada de un bono, el beta de una
acción o el valor nocional en moneda extranjera de una posición de cambios, o
a la caja de Pandora de los deltas, gammas, thetas y vegas de las opciones. Un
gerente de riesgo midiendo el riesgo consolidado de una compañía puede
discutir en términos de volatilidad, valor a riesgo (Var), pérdida esperada, o
semivarianza.
Esta plétora de términos puede resultar confusa y parecería sugerir enfoques
substancialmente diferentes sobre el riesgo. Sin embargo, todos estos términos
abordan, de una forma u otra la misma cuestión: cuál es la variabilidad de los
resultados? Observar todo a través del lente de la variabilidad de los resultados
nos provee de un esquema unificador para las distintas clases de activos y
niveles organizacionales – desde un operador de acciones hasta el directorio.
La consistencia provee dos beneficios. Primero, los gerentes senior pueden
tener confianza que cuando administran el riesgo organizacional, están
realmente administrando el agregado de los riesgos de las distintas unidades
de negocio. Pueden así, de ser necesario, examinar las fuentes y orígenes del
riesgo. Segundo, los gerentes de cada unidad de negocio pueden saber que,
cuando deben brindar alguna explicación sobre riesgo a sus superiores, la
misma será relevante. Los riesgos pueden ser expresados de manera diferente,
pero cuando el riesgo es calculado y reportado de manera consistente, los
mismos pueden ser traducidos a un lenguaje común.
Riesgo, aleatoriedad e incertidumbre
Administrar riesgo requiere pensar sobre riesgo, y pensar sobre riesgo requiere
sentirse confortable con la incertidumbre y la aleatoriedad. Resulta que, como
seres humanos, somos generalmente pobres para pensar probabilísticamente.
Nos gusta la certidumbre en nuestras vidas y pensamos que la aleatoriedad no
ocurre naturalmente; la probabilidad no suele ser algo intuitivo. No obstante,
no debemos dejar de esforzarnos; al igual que de niños podemos aprender a
andar en bicicleta podemos aprender a pensar probabilísticamente.
Hacerlo abre horizontes, y nos permite avizorar la naturaleza fluida e incierta
de nuestro mundo.
La aleatoriedad impregna nuestro mundo. La experiencia y el entrenamiento no
siempre nos permiten entender o vivir confortablemente con la incertidumbre.
De hecho, toda una industria y una literatura completa se basan en el estudio
sobre cómo la gente se equivoca al pensar y hacer juicios en términos de
probabilidad.
Si bien es cierto que pensar en la incertidumbre es difícil y que la intuición
humana es frecuentemente pobre para resolver problemas probabilísticos, no
debemos dejar de insistir. La intuición humana no está tampoco preparada
para situaciones que involucren mecánica cuántica, relatividad especial o aún
la
vieja
mecánica
clásica.
Esa
limitación
no
nos
impidió
desarrollar
reproductores de DVD o resonadores magnéticos (cuya tecnología depende de
mecánica
cuántica) o dispositivos GPS (cuyas correcciones temporales
requieren aplicaciones de la teoría de la relatividad general y especial). Estos
dispositivos no son intuitivos; requieren ciencia y matemáticas para arribar a
las respuestas correctas; y nadie va a resultar particularmente sorprendido de
que se necesite algún análisis cuantitativo para informar, guiar y corregir la
intuición. En el universo de la probabilidad, porqué debería sorprendernos que
se necesite del análisis cuantitativo para entender y trabajar con la
incertidumbre?
Deberíamos
ahora
preguntarnos
cuán
buenas
son
las
herramientas
cuantitativas y cuán útil es el análisis cuantitativo, y no afligirnos si nos falla
la intuición:
La clave para entender la aleatoriedad y todas las matemáticas
no implica poder intuir la respuesta a cada problema en forma
inmediata,
sino
meramente
tener
las
herramientas
para
encontrar la respuesta. (Mlodinow 2008. P.108).
Gigerenzer (2002) tiene un acercamiento renovador al problema de vivir con
incertidumbre. Advierte que un sólido pensamiento estadístico y probabilístico
puede fortalecerse por medio del entrenamiento y por medio de herramientas y
técnicas apropiadas. Su objetivo es poder superar el anumerismo en tres
pasos:
1- Vencer la ilusión de certidumbre (la tendencia humana de creer en la
certidumbre de los resultados o en la ausencia de incertidumbre).
2- Aprender sobre los riesgos actuales de los eventos y cursos de acción
relevantes.
3- Comunicar riesgos en una manera entendible.
Estos tres pasos se pueden aplicar también a la administración de riesgos. La
mayor parte de los trabajos sobre administración de riesgos están enfocados en
el segundo paso (el aprendizaje acerca de los riesgos) pero el primero y el
tercero son igualmente importantes. Pensar acerca de la incertidumbre es
difícil, pero es importante reconocer que cosas inesperadas suceden; que el
futuro es incierto. Y comunicar los riesgos apropiadamente es especialmente
importante.
Medición Cuantitativa del Riesgo
Antes de preguntarnos, “que es la medición del riesgo?”, necesitamos
preguntarnos “qué es el riesgo?”. Esta pregunta no es trivial, el concepto de
riesgo puede ser bastante esquivo. Para definir el riesgo necesitamos
considerar a la vez la incertidumbre de los resultados futuros y la utilidad, o
beneficio, asociado a esos resultados. Cuando una persona se aventura sobre
un lago congelado, esa persona no sólo se arriesga a que el hielo se pueda
romper, sino que además se arriesga a que si el hielo se rompe, el resultado
será perjudicial.
El riesgo financiero es, de alguna manera, muy sencillo porque sólo se trata de
dinero (el estado de resultados y su variabilidad). Los resultados futuros que
importan a las compañías financieras son las ganancias (medidas en unidades
monetarias, sean dólares o tasas de rendimiento). Los resultados futuros
quedan resumidos en estados de pérdidas y ganancias, y la incertidumbre en
los resultados (ganancias y pérdidas) se describe por la función de distribución
o densidad. La función de distribución y la función de densidad mapean las
diversas posibles realizaciones del estado de resultados, con ganancias a veces
altas y a veces bajas y hasta negativas.
Consideremos un caso financiero extremadamente sencillo, apostar sobre el
resultado de tirar una moneda al aire. Ganamos 10$ si sale cara y perdemos
10 si sale cruz. Podríamos graficar la distribución del resultado como en el
Panel A de la Figura 1. La probabilidad de perder 10$ es un medio y la
probabilidad de ganar 10$ es un medio. Este tipo de distribución es
fundamental para nuestro pensamiento sobre riesgo financiero. Nos muestra
los posibles resultados (posibles pérdidas y ganancias sobre el eje horizontal) y
cuan probable es cada uno de ellos (sobre el eje vertical).
Para administrar riesgos, el factor principal que necesitamos de la distribución
de resultados es un entendimiento de cuán variable los mismos pueden ser. En
este caso es sencillo, es simplemente -10$ o +10$.
El Panel B de la Figura 1 muestra una distribución de resultados más realista.
Las posible pérdidas y ganancias se encuentran sobre el eje horizontal, pero,
en contraste con el Panel A, puede haber un amplio rango de resultados
posibles. El resultado más probable se encuentra alrededor del cero, pero
existen también posibilidades de grandes ganancias y de grandes pérdidas.
La medición del riesgo financiero no es, en realidad, nada más de lo que
se muestra en la Figura 1 – la distribución de pérdidas y ganancias. Cuando
conocemos
la
distribución
de
pérdidas
y
ganancias,
conocemos
las
posibilidades de ganar y perder; cuando conocemos qué es lo que genera esa
distribución y qué causa esas pérdidas y ganancias, entonces entendemos
virtualmente todo lo que podemos sobre riesgo financiero.
En la práctica, aunque el riesgo se represente por la distribución de los futuros
resultados, rara vez conoceremos o utilizaremos la distribución completa.
Utilizaremos
medidas
descriptivas
que
nos
den
información
sobre
la
distribución, sea porque la misma es muy difícil de medir, o muy complicada
de entender o simplemente porque queremos una forma más conveniente de
resumir la distribución. El aspecto más importante de la distribución (desde el
punto de vista de la administración de riesgos) es la variabilidad, la dispersión
de la distribución. Quisiéramos un único número que nos diga la dispersión de
la distribución. Pero no existe un único mejor número que nos informe la
dispersión de la distribución. No existe una mejor manera de resumir la
dispersión de una distribución. En realidad, “la dispersión de una distribución”
es un concepto en cierta medida vago. Al igual que aprendemos a vivir con la
incertidumbre misma, tenemos que aprender a vivir con cierta ambigüedad al
describir la variabilidad o la dispersión de la distribución de resultados.
Hay dos medidas que se utilizan habitualmente para resumir la dispersión o
variabilidad: la volatilidad (también conocida como desvío estándar) y el Valor a
Riesgo (VaR). Cuando se utilizan apropiadamente, la volatilidad y el VaR son
ambos útiles. Nos brindarán en la mayoría de las situaciones la misma
información, aunque habrá situaciones en las que nos proveerán descripciones
significativamente distintas de la distribución.
La manera mas sencilla de entender la volatilidad y el Var es trabajar con un
ejemplo simple. Digamos que tenemos 20$ millones de un bono del tesoro de
Estados Unidos. La distribución de los resultados diarios se vería similar a los
Paneles A y B de la Figura 2. Volatilidad y Var se calculan de diferentes modos,
pero ambas describen los que es la dispersión o variabilidad de la distribución.
(para detalles sobre cálculos de volatilidad, Var y otras medidas de riesgos
utilizadas en la industria , ver Coleman 2012).
El aspecto más importante al utilizar la volatilidad o el Var, es entender lo que
nos dice y cómo usar la información. El Panel A de la Figura 2 nos ayuda a
entender cómo usar la volatilidad. La volatilidad nos dice cuál es la amplitud
de
la
distribución.
Para
la
mayoría
de
las
distribuciones
de
buen
comportamiento estadístico, alrededor del 30% de los resultados serán mejores
o peores que la volatilidad. Para nuestro bono, la volatilidad es 130.800$, por
lo cual debemos esperar que el 30% de las veces, o cerca de un día cada tres, el
resultado sea menor que -130.800$ o mayor que +130.000$.
Cómo utilizamos esta información? Necesitamos examinar aspectos como
nuestra tolerancia interna entre ganancias y pérdidas y el capital que la
compañía tiene disponible para absorber pérdidas. ¿Puede la compañía
subsistir con una pérdida habitual y regular de 130.800$? ¿Cuánto me afecta
la ocurrencia de una perdida de esa magnitud? ¿Hace que mi estómago se
revuelva? ¿O es esa pérdida realmente pequeña, demasiado pequeña tal vez? Y
recordemos que 130.800$ fija el nivel bajo condiciones habituales de operación
y que los resultados se encontraran entre -130.800$ y +130.800$ dos días de
cada tres. Pero ese tercer día puede ser, ocasionalmente, un muy mal día. De
vez en cuando ocurrirán perdidas mucho peores (o ganancias muy superiores)
a los 130.800$. Cuán peores? Para respuestas completas, por favor referirse a
Una Guía Práctica para la administración del riesgo o Coleman (2012), pero por
el momento, simplemente podemos guiarnos por nuestros instintos que nos
darán una idea – por ejemplo tal vez si empezamos a preguntarnos si
perderemos nuestros empleos si las pérdidas son tres o cuatro veces ese
importe- Estas preguntas empezaran a servirnos de escala para entender
cuánto riesgo hay en la posición de 20$ millones de bonos del tesoro.
La volatilidad es un número de resume la variabilidad de los resultados
(calculada tomando el promedio de los desvíos cuadráticos y luego calculando
su raíz cuadrada). Var es otro número que resume el spread. Se calcula fijando
la probabilidad de las peores pérdidas a un nivel, por ejemplo, del 5%.
Es absolutamente crítico recordar que lo que realmente importa es la
distribución subyacente de resultados y que la volatilidad y el Var son
simplemente dos maneras de resumir la variabilidad de la distribución de
resultados. En ocasiones una medida es más útil que la otra.
Como utilizamos el VaR? Del mismo modo que la volatilidad, con una forma
que le permita a nuestro instinto indicarnos si hay muy poco y demasiado
riesgo. Para el ejemplo de los bonos del tesoro, el 5%/95% Var es
aproximadamente 215.000$, por lo que deberíamos esperar pérdidas peores
que eso alrededor del 5% de las veces, o 1 días cada 20. Podemos vivir con
pérdidas de esta magnitud? Nuevamente, podemos guiarnos por nuestro
instinto y preguntarnos si estaríamos a gusto con estos niveles de pérdidas
una vez al año, al menos. O tal vez dos o tres veces más grandes una vez al
año. Si es demasiado, entonces el riesgo es muy alto. Si ni siquiera notaríamos
la pérdida porque el portafolio es muy grande, tal vez la posición sea
demasiado pequeña.
Administrar la administración de riesgos
No podemos perder de vista el aspecto más importante de la administración de
riesgo, administrar riesgos. Esto significa tomar decisiones tácticas y
estratégicas para controlar aquellos riesgos que deban ser controlados y para
explotar aquellas oportunidades que deban ser explotadas. Administrar riesgos
no puede separarse de administrar beneficios; la teoría moderna del portafolio
nos dice que las decisiones de inversión son el resultado del intercambio de
rendimiento por riesgo, y administrar riesgo es simplemente parte de
administrar retornos y beneficios.
La administración de riesgos debe ser una competencia central de cualquier
compañía financiera. La habilidad para administrar riesgos de manera eficiente
es la característica más importante que separa las compañías financieras que
son exitosas y sobreviven en el largo plazo, de aquellas que no tienen éxito. En
las firmas exitosas, la administración de riesgos siempre ha sido y continuará
siendo responsabilidad de toda la línea gerencial (desde el directorio hasta el
CEO y bajando hasta las unidades operativas individuales o gerentes de
portafolio). Los gerentes siempre supieron que este era su rol, y los buenos
gerentes toman sus responsabilidades seriamente. Lo único que ha cambiado
en los últimos 10 o 20 años es el desarrollo de herramientas analíticas más
sofisticadas para medir y cuantificar el riesgo. Un resultado de ello ha sido el
incremento de habilidades técnicas y conocimientos que necesitan los gerentes
de línea.
La administración de riesgos involucra administrar personas, procesos, datos y
proyectos. De estos, las personas son lo más importante. Todos los problemas,
todos los sucesos, se originan en las personas. La compensación, los incentivos
y los problemas de agencia son críticos.
Qué son los problemas de agencia? Un clásico es cuando los gerentes de una
firma no tienen los mismos objetivos que sus accionistas, Por ejemplo, los
accionistas pueden querer que sus gerentes trabajen duro; pero bueno trabajar
duro es, digamos, que duro. Los gerentes pueden querer pasarla bien. Los
accionistas necesitan pensar sobre como motivar a los gerentes a trabajar
duro. ¿Que tipos de incentivos, compensación y monitoreo puede persuadir a
los gerentes a hacer lo correcto y disuadirlos de hacer lo incorrecto?
Pensar cuidadosamente acerca de donde yacen los incentivos de las
personas y desarrollar esquemas que alineen los incentivos es difícil pero
brinda sobradas recompensas. Es algo que generalmente no se considera
cuando se piensa en administración del riesgo, pero se debería hacerlo.
Usos y limitaciones de las técnicas cuantitativas
Un componente esencial de una buena administración de riesgos es la
apreciación tanto del poder como de las limitaciones de las técnicas
cuantitativas. Las técnicas cuantitativas funcionan mejor en manos de aquellos
que las comprendan pero también que sean conscientes de las limitaciones que
las mismas poseen. Una apreciación profunda de las limitaciones le provee al
usuario la confianza para apoyarse en las técnicas cuando sea apropiado y la
intuición necesaria para apartarse de las mismas cuando sea necesario. Como
sucede con la mayoría de las herramientas útiles, estas técnicas funcionan
bien cuando se utilizan adecuadamente, y la clave es entender sus limitaciones
a efectos de evitar su mala utilización.
Como en cualquier conjunto de técnicas o herramientas, la medición del
riesgo tiene limitaciones bien definidas. Esta condición no es un problema; es
sólo la forma en que son las cosas. Apreciar las limitaciones de la medición del
riesgo nos ayuda a entender cuando y donde las técnicas cuantitativas son
útiles y cuándo no lo son. No comprender las limitaciones de las técnicas de
medición de riesgo suele ser un problema. La mala utilización de las técnicas, a
la luz de sus limitaciones, lleva a errores y malos entendidos.
A continuación se detallan algunas de las limitaciones de las técnicas
cuantitativas de medición de riesgos. Estas características suelen citarse como
críticas generales hacía la herramienta, pero de hecho son sólo limitaciones
con las que hay que lidiar y aprender a convivir.
•
Los modelos para medir riesgos no incluyen todas las posiciones y todos
los riesgos. Los modelos utilizados para medir Var, volatilidad nunca
incluirán todas las posiciones y todos los riesgos. Las posiciones pueden
no incluirse por una variedad de razones. Similarmente, el riesgo de las
posiciones
que
sí
se
incluyen
puede
no
estar
representado
adecuadamente. Posiciones y riesgos no incluidos implica que las
medidas de riesgo reportadas no representan el riesgo actual. Y, en
realidad, nadie debería sorprenderse. Un sistema de riesgos debe ser
visto como una herramienta de resumen y síntesis de los riesgos
reportados y no como una representación perfecta del riesgo real. Y, al
momento de utilizar los resultados de estos sistemas, deben entonces los
usuarios considerar que los mismos no son perfectos.
•
Las mediciones de riesgos, como el Var y la volatilidad, son retrospectivas.
Las técnicas cuantitativas nos dicen cómo se hubiera comportado el
portafolio bajo condiciones pasadas. Esto no es una crítica o una
debilidad de las técnicas de medición de riesgo. Es simplemente la
manera en que es el mundo: podemos intentar comprender el pasado,
pero no podemos saber el futuro. Entender el pasado es fundamental
porque
entender
las exposiciones
actuales
y
cómo
se
hubieran
comportado en el pasado es el primer paso para administrar el futuro.
Como dijo el filósofo Jorge Santayana: “aquellos que no pueden recordar
el pasado, están condenados a repetirlo”.
•
El Var no mide el peor escenario. Las medidas estadísticas como la
volatilidad, VaR, pérdida esperada, entre otras, proveen una información
resumida sobre la dispersión de los resultados pero nunca nos brindarán
el peor escenario. Muchas veces se explica al VaR como “la peor pérdida
en términos estadísticos”, pero esta definición es representa una forma
totalmente errónea de pensar el tema. No importa que nivel de VaR se
considere, siempre nos podrá ir peor; y, de hecho, es una garantía que en
algún momento nos vaya peor. Litterman (1996) recomienda pensar el
VaR no como el peor escenario, sino como un evento regular con el que
deberíamos sentirnos cómodos (página 74, nota 1). Pensar en el VaR
como si fuera el peor escenario es a la vez peligroso e intelectualmente
pobre. Es intelectualmente pobre porque el denominado “peor escenario”
nos eximiría de la responsabilidad de pensar en las consecuencias y
respuesta
de
escenarios
aún
peores.
Y
es
peligroso
porque,
definitivamente, en algún momento los resultados serán realmente
peores.
•
Las técnicas cuantitativas son complejas y requieren experiencia y
habilidad para usarlas apropiadamente. Los gerentes generales y los
miembros del directorio tienen la responsabilidad de entender la
complejidad de los negocios que dirigen. El negocio financiero, no sólo la
medición de riesgos, es complejo y cada vez se vuelve más complejo. Los
gerentes
de
las
entidades
financieras
deben
tomarse
sus
responsabilidades con seriedad y aprender sobre el negocio (incluyendo
mediciones de riesgo) de modo que puedan usar efectivamente las
herramientas disponibles. Los profesionales expertos en riesgo tienen la
responsabilidad asociada de explicar sus técnicas y resultados a los no
expertos de manera sencilla, concisa y transparente. La mayoría de las
ideas detrás de las mediciones de riesgo son simples, aun si los detalles
necesarios
para
arribar
a
ellas
son
complejos.
Ideas
simples,
presentación clara y descripciones concisas deben ser los objetivos para
cualquier involucrado en medir riesgos.
•
Las medidas cuantitativas de riesgo no representan apropiadamente los
eventos extremos. Las medidas cuantitativas de riesgo no contemplan
eventos extremos. La experiencia tampoco lo hace. La imaginación puede
intentarlo, pero aún también puede fallar. Los eventos extremos son
extremos y difíciles de predecir. Así es la vida. Necesitamos reconocer
esta limitación, la cual no es una falla de las técnicas de medición de
riesgo. No tiene sentido criticar las mediciones de riesgo porque no
podemos representar eventos extremos, es como criticar el cielo porque
es azul. A quien no le gusten los eventos extremos no debería estar en los
mercado financieros. La suerte, buena y mala, es parte del mundo.
Podemos utilizar herramientas cuantitativas para estimar eventos
extremos pero tenemos que aprender a vivir con incertidumbre,
particularmente cuando se trata de eventos extremos.
Si fallamos en apreciar nuestras limitaciones, estaremos cometiendo un grave
error. El exceso de confianza en los números y en las técnicas cuantitativas y
en nuestra habilidad de representar eventos extremos debe ser también
severamente criticado porque nos llevaría a una falsa sensación de seguridad.
Entender las limitaciones no significa descartar las herramientas que tenemos
a nuestra disposición.
FIGURA 1
Estado de Resultados de tirar una moneda al aire y estrategia de la curva de
rendimiento hipotética.
Figura 2
Distribución del Estado de Resultados para el bono del tesoro mostrando
volatilidad y VaR.
Referencias
Coleman, Thomas S. 2012. Quantitative Risk Management. New York: John
Wiley & Sons.
Gigerenzer, Gerd. 2002. Calculated Risks: Learning How to Know When
Numbers Deceive You. New York: Simon & Schuster.
Litterman, R. 1996. “Hot Spots™ and Hedges.” Journal of Portfolio Management
(Special Issue, December):52–75.
Mlodinow, Leonard. 2008. The Drunkard’s Walk: How Randomness Rules Our
Lives. New York: Pantheon Books
Traducción No Oficial
Esta versión fue traducida para
la comodidad de los lectores. En
caso de discrepancia entre esta
versión y el texto original en
inglés, la versión original en
inglés debe ser considerada
como versión oficial
©Copyright 2011, CFA Institute. Translated and reprinted from A practical guide to risk management – Summary
by Thomas Coleman, with permission from The Research Foundation of CFA Institute, Charlottesville, Virginia
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